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图像处理技术在现代图像处理领域发挥着重要作用。本文将详细介绍如何通过添加高斯噪声、椒盐噪声处理以及高斯滤波、中值滤波等方法，对图像进行去噪处理。

首先，我们从原始图像入手。通过imread函数读取原始图像文件，并将其转换为灰度图像格式。随后，使用imwrite函数将处理后的图像保存为新的文件，并在MATLAB环境中展示原始图像。

在噪声处理方面，我们分别采用椒盐噪声和高斯噪声两种方式。椒盐噪声处理是通过imnoise函数实现的，参数设置为'salt & pepper'和0.05。高斯噪声处理同样使用imnoise函数，参数设置为'gaussian'和0.01。通过这些方法，我们可以生成带有不同噪声类型的实验图像。

在去噪处理方面，我们采用了两种主要方法：高斯滤波和中值滤波。具体实现如下：

为了评估不同去噪方法的效果，我们对原始图像与去噪处理后的图像进行对比分析。具体来说，我们计算两组图像之间的绝对差值，并取平均值。通过这些指标，可以直观地看到不同去噪方法的效果。

最终，我们通过对比实验结果，分析了椒盐噪声和高斯噪声在不同滤波方法下的去噪效果。这一系列实验为图像处理技术的应用提供了重要的参考依据。